FR3131050A1 - Procédé de régulation de trafic routier et équipement pour la mise en œuvre du procédé - Google Patents

Procédé de régulation de trafic routier et équipement pour la mise en œuvre du procédé Download PDF

Info

Publication number
FR3131050A1
FR3131050A1 FR2113690A FR2113690A FR3131050A1 FR 3131050 A1 FR3131050 A1 FR 3131050A1 FR 2113690 A FR2113690 A FR 2113690A FR 2113690 A FR2113690 A FR 2113690A FR 3131050 A1 FR3131050 A1 FR 3131050A1
Authority
FR
France
Prior art keywords
vehicles
vehicle
equipment
instructions
traffic situation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
FR2113690A
Other languages
English (en)
Inventor
Thierry Gaillet
Laurent Mussot
Sylvain Leroux
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Orange SA
Original Assignee
Orange SA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Orange SA filed Critical Orange SA
Priority to FR2113690A priority Critical patent/FR3131050A1/fr
Priority to PCT/EP2022/085989 priority patent/WO2023111100A1/fr
Publication of FR3131050A1 publication Critical patent/FR3131050A1/fr
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0116—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from roadside infrastructure, e.g. beacons
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/012—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from other sources than vehicle or roadside beacons, e.g. mobile networks
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0133—Traffic data processing for classifying traffic situation
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G08G1/0145—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications for active traffic flow control
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/07—Controlling traffic signals
    • G08G1/087—Override of traffic control, e.g. by signal transmitted by an emergency vehicle
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096708—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096766—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the system is characterised by the origin of the information transmission
    • G08G1/096783—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the system is characterised by the origin of the information transmission where the origin of the information is a roadside individual element
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
    • H04W4/44—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P] for communication between vehicles and infrastructures, e.g. vehicle-to-cloud [V2C] or vehicle-to-home [V2H]
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096766—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the system is characterised by the origin of the information transmission
    • G08G1/096791—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the system is characterised by the origin of the information transmission where the origin of the information is another vehicle

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

Procédé de régulation de trafic routier dans lequel chaque véhicule d’au moins une partie de véhicules embarque un équipement connecté, ainsi qu’une interface d’utilisateur reliée à l’équipement connecté, le procédé comprenant : /a/ obtenir, d’au moins les équipements connectés, au moins une donnée relative à un mouvement d’au moins un véhicule de la pluralité de véhicules; /b/ identifier, en fonction desdites données, une situation de trafic, /c/ en fonction de la situation de trafic identifiée, générer, des messages respectifs de recommandation destinés à être transmis aux interfaces d’utilisateur respectives, le cas échéant, chaque message de recommandation comportant au moins une consigne à adopter par au moins un véhicule de l’au moins une partie des véhicules et/ou par au moins un équipement connecté qui n’est pas embarqué dans les véhicules pour fluidifier la situation de trafic. Figure de l’abrégé : Figure 2

Description

Procédé de régulation de trafic routier et équipement pour la mise en œuvre du procédé
La présente divulgation relève du domaine de la régulation de trafic routier.
Le trafic routier est sujet à des problématiques majeures, telles que des engorgements et des hétérogénéités des voies routières, pouvant notamment générer des accidents ainsi que des pollutions.
Des méthodes d’assistance de navigation routière peuvent combiner des technologies, systèmes et équipements connectés, à des solutions de connectivité afin de générer des messages de recommandation à destination de véhicules connectés, ainsi que, dans le cas des véhicules autonomes, de générer des consignes, permettant une conduite semi-autonome, voire complétement autonome. Les technologies, systèmes et équipements connectés peuvent notamment être choisis parmi des caméras, radars, lidars, systèmes de localisation, données cartographiques et des systèmes de surveillance du conducteur. Les solutions de connectivité peuvent par exemple être des assistants de navigation GPS ou des solutions mettant en œuvre la 5G.
Plus particulièrement, les méthodes actuelles d’assistance de navigation routière font en général usage de données pré-embarquées, dont une mise à jour régulière n’est pas toujours assurée. Additionnellement, des services par contournement, ou « Over-The-Top », de calculs d’itinéraires routiers peuvent être utilisés, mais ces services ne sont pas toujours fiables. Ainsi, les méthodes actuelles d’assistance de navigation routière et les servies par contournement s’avèrent le plus souvent inefficaces pour éviter la formation d’engorgements, notamment en temps réel.
Dès lors, il existe un besoin d’améliorer la gestion du trafic routier.
Résumé
La présente divulgation vient améliorer la situation.
Elle part d’une approche consistant à considérer une partie de véhicules connectés évoluant au sein d’un même environnement routier et de coordonner des actions des véhicules connectés de la partie de véhicules afin de fluidifier une situation de trafic au sein de l’environnement routier.
A cet effet, il est proposé un procédé de régulation de trafic routier généré par une pluralité de véhicules, mis en œuvre par une unité de traitement connectée à un réseau de communications, et à partir de données issues d’équipements connectés audit réseau de communications,
dans lequel chaque véhicule d’au moins une partie des véhicules de la pluralité de véhicules embarque un équipement connecté au réseau, ainsi qu’une interface d’utilisateur reliée à l’équipement connecté,
le procédé comprenant une ou plusieurs itérations d’une boucle de régulation, une itération de la boucle comprenant:
/a/ obtenir, d’au moins les équipements connectés, au moins une donnée relative à un mouvement d’au moins un véhicule de la pluralité de véhicules ;
/b/ identifier, en fonction desdites données, une situation de trafic,
/c/ en fonction de la situation de trafic identifiée, générer, des messages respectifs de recommandation destinés à être transmis aux interfaces d’utilisateur respectives, le cas échéant, chaque message de recommandation comportant au moins une consigne à adopter par au moins un véhicule de l’au moins une partie des véhicules et/ou par au moins un équipement connecté qui n’est pas embarqué dans les véhicules pour fluidifier la situation de trafic.
Par « véhicule », on entend un engin motorisé ou non. Par exemple, le véhicule peut être une voiture, une motocyclette, un camion, un robot, une bicyclette, ou une trottinette. Bien entendu, d’autres véhicules sont possibles.
Par « équipement connecté », on entend un appareil muni d’un système de communication en réseau. Par exemple, un équipement connecté peut être un ordinateur de bord, un téléphone mobile, un composant électronique. En outre, l’équipement connecté peut être un équipement connecté de l’infrastructure routière. Par exemple, l’équipement connecté peut être un feu de circulation routière connecté, un panneau de signalisation connecté. Bien entendu d’autres équipements connectés sont possibles.
Dans la suite de la description, un véhicule connecté peut désigner un véhicule embarquant un équipement connecté qui peut être directement intégré dans le véhicule, par exemple un ordinateur de bord, ou non, par exemple un téléphone mobile.
Par « situation de trafic », on entend une situation liée à une situation parmi un engorgement, ou non, d’une voie routière ; un dépassement d’un premier véhicule par un second véhicule ; un franchissement d’un carrefour et une combinaison de ces situations. Bien entendu, d’autres situations de trafic sont possibles.
Par « message de recommandation », on peut désigner un message à titre informatif suggérant une consigne à suivre par un utilisateur de l’équipement d’utilisateur. Néanmoins, si le véhicule connecté est un véhicule autonome, le message de recommandation peut être utilisé par un logiciel de pilotage du véhicule pour appliquer la consigne comprise dans le message de recommandation. Pour un équipement connecté de l’infrastructure routière, le message de recommandation peut être la consigne à appliquer par l’infrastructure routière.
Ainsi, avantageusement, les informations peuvent être collectées à partir des équipements connectés embarqués dans l’au moins une partie de véhicules de la pluralité de véhicules.
Alternativement ou en combinaison, les informations peuvent être collectées à partir d’au moins un équipement connecté qui n’est pas embarqué dans les véhicules. Il est ainsi possible, par exemple, de tirer profit des données collectées par l’infrastructure routière, fixe. Des données complémentaires aux données échangées par les équipements connectés embarqués dans les véhicules peuvent alors être prises en considération, notamment dans l’établissement des messages de recommandation. Avantageusement, lorsqu’il n’y a pas de données échangées par les équipements connectés embarqués dans les véhicules, les données issues de l’équipement connecté qui n’est pas embarqué dans les véhicules peuvent permettre d’identifier la situation de trafic.
La situation de trafic peut alors être identifiée permettant une génération de messages de recommandation en temps réel. Un message de recommandation peut alors être destiné à au moins une interface d’utilisateur reliée à un équipement connecté embarqué dans un véhicule. Alternativement ou en combinaison, un message de recommandation peut être destiné à au moins un équipement connecté qui n’est pas embarqué dans les véhicules, par exemple un équipement d’infrastructure connecté ou un équipement connecté d’un piéton. Ainsi, dans certains modes de réalisation, il est possible à partir de la situation de trafic identifiée, de sélectionner des véhicules connectés et/ou des équipements connectés auxquels adresser des messages de recommandation respectifs afin de fluidifier la situation de trafic. La présente description permet alors de tirer profit dynamiquement des informations issues des équipements connectés, qui assurent un bon niveau de fiabilité, afin de fluidifier la situation de trafic. Avantageusement, il est possible d’influer sur les équipements connectés qui sont embarqués, ou non, dans les véhicules, afin de contribuer à la fluidification de la situation de trafic. Ainsi, tous les éléments de l’environnement routier peuvent contribuer à la fluidification de la situation de trafic au sein de l’environnement routier, permettant une action plus efficace.
Selon un autre aspect, il est proposé un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre de tout ou partie d’un procédé tel que défini dans les présentes lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Selon un autre aspect, il est proposé un support d’enregistrement non transitoire, lisible par un ordinateur, sur lequel est enregistré un tel programme.
Selon un autre aspect, il est proposé un dispositif comportant une unité de traitement configurée pour la mise en œuvre de tout ou partie d’un procédé tel que défini dans les présentes.
Selon un autre aspect, il est proposé un équipement connecté relié à une interface d’utilisateur pour la mise en œuvre, lorsque l’équipement connecté est embarqué dans un véhicule, d’une ou plusieurs itérations des étapes :
- émettre au moins une donnée relative à un mouvement de l’équipement connecté ;
-recevoir de l’unité de traitement, un message de recommandation comportant au moins une consigne à adopter par le véhicule pour fluidifier une situation de trafic ;
-transmettre le message de recommandation à l’interface d’utilisateur.
Les caractéristiques exposées dans les paragraphes suivants peuvent, optionnellement, être mises en œuvre, indépendamment les unes des autres ou en combinaison les unes avec les autres.
Selon une option, en fonction de la situation de trafic identifiée, une phase de calcul définissant au moins des consignes respectives à adopter par au moins une sous-partie des véhicules de la partie de véhicules est exécutée pour fluidifier la situation de trafic.
Avantageusement, la phase de calcul peut ainsi permettre de sélectionner, en fonction de la situation de trafic identifiée, une sous-partie des véhicules de la partie de véhicules pour laquelle des consignes respectives peuvent être définies. Par exemple, la sous-partie des véhicules peut être déterminée à partir d’informations liées à l’environnement routier ou, comme il est décrit par la suite, en fonction d’un comportement d’un utilisateur de l’équipement d’utilisateur.
Selon une option, l’au moins une donnée relative à un mouvement d’au moins un véhicule de la pluralité de véhicules comprend au moins une donnée parmi une première position du véhicule, une première direction du véhicule, une première vitesse du véhicule, une première accélération du véhicule, et une combinaison de ces données. Bien entendu, d’autres données relatives à un mouvement de l’équipement connecté sont possibles.
Ainsi, un suivi de l’ensemble des mouvements effectués par les véhicules peut être rendu possible, à partir de données obtenues des équipements connectés.
Selon une option, l’au moins une donnée relative à un mouvement d’au moins un véhicule de la pluralité de véhicules est au moins une donnée relative à un mouvement d’au moins un équipement connecté embarqué dans un véhicule de l’au moins une partie de véhicules.
Ainsi, un suivi de l’ensemble des mouvements effectués par les véhicules embarquant les équipements connectés peut être rendu possible, à partir de données aisément obtenables.
Selon une option, l’au moins une consigne comprend au moins une consigne parmi une trajectoire, une valeur d’une deuxième vitesse, une valeur d’une deuxième accélération, une consigne de freinage, une consigne d’accélération, une consigne de changement de voie, et une combinaison de ces consignes. Bien entendu, d’autres consignes sont possibles.
Aussi, chaque utilisateur de l’équipement d’utilisateur respectif peut être informé de consignes concrètes de conduite destinées à fluidifier la situation de trafic.
Selon une option, les données obtenues à l’étape /a/ comprennent en outre des données statistiques relatives à un environnement routier de la pluralité de véhicules.
Par « environnement routier », on peut entendre une zone de périmètre défini comportant au moins une route. Le périmètre défini peut par exemple être de l’ordre de la dizaine de mètres, de la centaine de mètres ou de plusieurs milliers de mètres en fonction d’un cas d’usage cible. L’environnement routier peut comporter tous les éléments situés dans la zone. Les éléments peuvent être en mouvement, par exemple des véhicules, des piétons, des animaux, ou non, par exemple des infrastructures le long des voies, du mobilier urbain.
La prise en compte de données statistiques relatives à l’environnement routier peut permettre de définir des consignes à l’étape /c/ qui soient à la fois adaptées à une situation actuelle au sein de l’environnement routier, tout en considérant des données plus générales qui peuvent permettre d’augmenter les données de la phase de calcul pour obtenir des consignes plus fines.
Selon une option, les données obtenues à l’étape /a/ comprennent en outre, pour chaque équipement connecté un niveau de priorité associé au véhicule embarquant l’équipement connecté.
Les différents types de véhicules embarquant les équipements connectés peuvent ainsi être différenciés. Selon un exemple de réalisation, la sous-partie de véhicules pour laquelle des consignes respectives sont générées peut ainsi être définie en fonction des niveaux de priorité respectifs. En outre, des véhicules connectés ayant un objectif commun comme par exemple un arrêt à un dépose minute, une attente, une sortie d’autoroute commune, peuvent être artificiellement regroupés sous un même niveau de priorité afin de générer des consignes proches, pour un fonctionnement collectif vers l’objectif commun.
Additionnellement, selon une option, les consignes respectives à adopter sont définies en fonction des niveaux de priorité respectifs.
Avantageusement, certains véhicules prioritaires, comme par exemple des ambulances ou des véhicules de police, peuvent ainsi être favorisés dans l’établissement des consignes à adopter. En d’autres termes, des véhicules avec un haut niveau de priorité peuvent recevoir des messages de recommandation visant à leur faire atteindre un objectif respectif le plus rapidement possible. Des véhicules avec un bas niveau de priorité peuvent recevoir des messages de recommandation visant à leur faire atteindre un objectif respectif seulement après avoir laissé les véhicules avec un haut niveau de priorité atteindre leurs objectifs respectifs.
Selon une option, les données obtenues à l’étape /a/ comprennent en outre, pour chaque équipement connecté un score associé à l’équipement connecté. Le score associé à l’équipement connecté peut par exemple traduire un respect des consignes dans les messages de recommandation générés par l’utilisateur de l’équipement d’utilisateur. Selon un exemple de réalisation, la sous-partie de véhicules pour laquelle des consignes respectives sont générées peut ainsi être définie en fonction des scores respectifs. Par exemple, si un utilisateur a tendance à ne pas respecter les consignes dans les messages de recommandation générés, cet utilisateur pourra être retiré de la sous-partie de véhicules pour laquelle des consignes sont définies.
Selon une option, les scores respectifs sont modifiés, le cas échéant, en fonction d’une comparaison entre les consignes respectives générées à l’étape /c/ et les données respectives obtenues à l’étape /a/.
Ainsi, les scores respectifs peuvent par exemple être ajustés en temps réel afin de traduire un respect des consignes dans les messages de recommandation générés selon une boucle de rétroaction. Un changement de comportement soudain d’un utilisateur peut ainsi être pris en considération dans l’élaboration des consignes.
Selon une option, les consignes respectives à adopter sont définies en fonction des scores respectifs.
La phase de calcul peut ainsi être affinée en fonction du respect ou non des consignes dans les messages de recommandation générés par les utilisateurs. Ainsi, une sécurité des consignes définies peut être augmentée en ciblant des utilisateurs susceptibles de respecter les consignes dans les messages de recommandation. En outre, les consignes à destination des équipements d’utilisateurs de la sous-partie de véhicules peuvent alors prendre en considération le caractère peu prévisible de l’utilisateur qui a tendance à ne pas respecter les consignes dans les messages de recommandation générés, ce qui augmente encore la sécurité des consignes définies.
Selon une option, le procédé comprend en outre :
  • /b1/ alimenter une base de données à partir des données obtenues à l’étape /a/ et des consignes générées à l’étape /c/,
  • /b2/ déterminer, à partir d’un algorithme d’intelligence artificielle, la phase de calcul, dans lequel l’algorithme d’intelligence artificielle est périodiquement entraîné à partir de la base de données.
Aussi, il est possible d’adapter la phase de calcul en fonction de données précédemment observées et d’anticiper au mieux les consignes permettant la fluidification du trafic. En particulier, il est possible d’adapter les consignes avant même qu’une situation de trafic dite difficile, par exemple un engorgement, ne se forme.
D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels :
Fig. 1
montre un schéma d’un premier équipement pour la mise en œuvre du procédé proposé selon un ou plusieurs modes de réalisation.
Fig. 2
montre un schéma fonctionnel d’un premier exemple de mise en œuvre du procédé proposé selon un ou plusieurs modes de réalisation.
Fig. 3
un schéma fonctionnel d’un deuxième exemple de mise en œuvre du procédé proposé selon un ou plusieurs modes de réalisation.
Fig. 4
montre un premier exemple de mise en œuvre du procédé proposé selon un ou plusieurs modes de réalisation.
Fig. 5
montre un deuxième exemple de mise en œuvre du procédé proposé selon un ou plusieurs modes de réalisation.
Fig. 6
montre un troisième exemple de mise en œuvre du procédé proposé selon un ou plusieurs modes de réalisation.
Fig. 7
montre un quatrième exemple de mise en œuvre du procédé proposé selon un ou plusieurs modes de réalisation.
Fig. 8
représente un schéma d’un deuxième équipement pour la mise en œuvre du procédé proposé selon un ou plusieurs modes de réalisation.

Claims (15)

  1. Procédé de régulation de trafic routier généré par une pluralité de véhicules (V1, V2), mis en œuvre par une unité de traitement (10) connectée à un réseau de communications, et à partir de données issues d’équipements connectés (E1, E2, INFRA3) audit réseau de communications,
    dans lequel chaque véhicule (V1,V2) d’au moins une partie des véhicules de la pluralité de véhicules embarque un équipement connecté (E1, E2) au réseau, ainsi qu’une interface d’utilisateur reliée à l’équipement connecté (E1, E2),
    le procédé comprenant une ou plusieurs itérations d’une boucle de régulation, une itération de la boucle comprenant:
    /a/ obtenir (S10), d’au moins les équipements connectés (E1, E2, INFRA3) au moins une donnée (MOUV1, MOUV2) relative à un mouvement d’au moins un véhicule de la pluralité de véhicules ;
    /b/ identifier (S11), en fonction desdites données, une situation de trafic,
    /c/ en fonction de la situation de trafic identifiée, générer (S13), des messages respectifs (RECO1, RECO2, CONS3) de recommandation destinés à être transmis aux interfaces d’utilisateur respectives, le cas échéant, chaque message de recommandation comportant au moins une consigne à adopter par au moins un véhicule (V1, V2) de l’au moins une partie des véhicules et/ou par au moins un équipement connecté (INFRA3) qui n’est pas embarqué dans les véhicules pour fluidifier la situation de trafic.
  2. Procédé selon la revendication précédente, comprenant en outre :
    /d/ en fonction de la situation de trafic identifiée, exécuter une phase de calcul définissant au moins des consignes respectives à adopter par au moins une sous-partie des véhicules (V1, V2) de la partie de véhicules pour fluidifier la situation de trafic.
  3. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’au moins une donnée (MOUV1, MOUV2) relative à un mouvement d’au moins un véhicule de la pluralité de véhicules comprend au moins une donnée parmi une première position du véhicule, une première direction du véhicule, une première vitesse du véhicule, une première accélération du véhicule, et une combinaison de ces données.
  4. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l’au moins une donnée (MOUV1, MOUV2) relative à un mouvement d’au moins un véhicule de la pluralité de véhicules est au moins une donnée relative à un mouvement d’au moins un équipement connecté embarqué dans un véhicule de l’au moins une partie de véhicules.
  5. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’au moins une consigne comprend au moins une consigne parmi une trajectoire, une valeur d’une deuxième vitesse, une valeur d’une deuxième accélération, une consigne de freinage, une consigne d’accélération, une consigne de changement de voie, et une combinaison de ces consignes.
  6. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les données obtenues à l’étape /a/ comprennent en outre des données statistiques relatives à un environnement routier de la pluralité de véhicules (V1, V2).
  7. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les données obtenues à l’étape /a/ comprennent en outre, pour chaque équipement connecté (E1, E2), un niveau de priorité associé au véhicule (V1, V2) embarquant l’équipement connecté (E1, E2).
  8. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel les consignes respectives à adopter sont définies en fonction des niveaux de priorité respectifs.
  9. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les données obtenues à l’étape /a/ comprennent en outre, pour chaque équipement connecté (E1, E2), un score associé à l’équipement connecté (E1, E2).
  10. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel les scores respectifs sont modifiés, le cas échéant, en fonction d’une comparaison entre les consignes respectives générées à l’étape /c/ et les données respectives obtenues à l’étape /a/.
  11. Procédé selon l’une des revendications 9 et 10, dans lequel les consignes respectives à adopter sont définies en fonction des scores respectifs.
  12. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre :
    /b1/ alimenter (S21) une base de données (15, 16) à partir des données obtenues à l’étape /a/ et des consignes générées à l’étape /c/,
    /b2/ déterminer (S12), à partir d’un algorithme d’intelligence artificielle, la phase de calcul, dans lequel l’algorithme d’intelligence artificielle est périodiquement entraîné à partir de la base de données (15).
  13. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre d’un procédé selon l’une des revendications précédentes lorsque ce programme est exécuté par un processeur.
  14. Dispositif comportant une unité de traitement (10) configurée pour la mise en œuvre d’un procédé selon l’une des revendications 1 à 12.
  15. Equipement connecté (80) relié à une interface d’utilisateur (90) pour la mise en œuvre, lorsque l’équipement connecté (80) est embarqué dans un véhicule, d’une ou plusieurs itérations des étapes :
    • émettre une donnée relative à un mouvement de l’équipement connecté (80) ;
    • recevoir de l’unité de traitement (10), un message de recommandation comportant au moins une consigne à adopter par le véhicule pour fluidifier une situation de trafic ;
    • transmettre le massage de recommandation à l’interface d’utilisateur (90).
FR2113690A 2021-12-16 2021-12-16 Procédé de régulation de trafic routier et équipement pour la mise en œuvre du procédé Pending FR3131050A1 (fr)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR2113690A FR3131050A1 (fr) 2021-12-16 2021-12-16 Procédé de régulation de trafic routier et équipement pour la mise en œuvre du procédé
PCT/EP2022/085989 WO2023111100A1 (fr) 2021-12-16 2022-12-14 Procédé de régulation de trafic routier et équipeme nt pour la mise en oeuvre du procédé

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR2113690A FR3131050A1 (fr) 2021-12-16 2021-12-16 Procédé de régulation de trafic routier et équipement pour la mise en œuvre du procédé
FR2113690 2021-12-16

Publications (1)

Publication Number Publication Date
FR3131050A1 true FR3131050A1 (fr) 2023-06-23

Family

ID=80736145

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
FR2113690A Pending FR3131050A1 (fr) 2021-12-16 2021-12-16 Procédé de régulation de trafic routier et équipement pour la mise en œuvre du procédé

Country Status (2)

Country Link
FR (1) FR3131050A1 (fr)
WO (1) WO2023111100A1 (fr)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110040621A1 (en) * 2009-08-11 2011-02-17 Ginsberg Matthew L Traffic Routing Display System
FR3101994A1 (fr) * 2019-10-10 2021-04-16 Psa Automobiles Sa Système et procédé de contrôle de portions d’une route, pour la détection de problèmes de circulation
FR3103437A1 (fr) * 2019-11-21 2021-05-28 Psa Automobiles Sa Procédé et dispositif de détermination de consigne pour véhicule
FR3108880A1 (fr) * 2020-04-06 2021-10-08 Renault S.A.S Procédé et système d’aide à la conduite

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110040621A1 (en) * 2009-08-11 2011-02-17 Ginsberg Matthew L Traffic Routing Display System
FR3101994A1 (fr) * 2019-10-10 2021-04-16 Psa Automobiles Sa Système et procédé de contrôle de portions d’une route, pour la détection de problèmes de circulation
FR3103437A1 (fr) * 2019-11-21 2021-05-28 Psa Automobiles Sa Procédé et dispositif de détermination de consigne pour véhicule
FR3108880A1 (fr) * 2020-04-06 2021-10-08 Renault S.A.S Procédé et système d’aide à la conduite

Also Published As

Publication number Publication date
WO2023111100A1 (fr) 2023-06-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11721209B2 (en) Monitoring and reporting traffic information
US10703381B2 (en) Intelligent vehicle action decisions
US11887032B2 (en) Fleet utilization efficiency for on-demand transportation services
KR102425960B1 (ko) 자율 주행 차량들을 위한 실시간 차선 변경 선택
US10311724B2 (en) Network security system with application for driver safety system
US10262471B2 (en) Autonomous vehicle degradation level monitoring
US10884902B2 (en) Software version verification for autonomous vehicles
US10762447B2 (en) Vehicle selection for on-demand transportation services
US10789835B2 (en) Fractional risk performance evaluation for autonomous vehicles
US11288612B2 (en) Generalized risk routing for human drivers
Sha et al. Social vehicle navigation: Integrating shared driving experience into vehicle navigation
US20180342033A1 (en) Trip classification system for on-demand transportation services
US11994403B2 (en) Systems and methods of connected driving based on dynamic contextual factors
US9460617B2 (en) Method and apparatus for notifying device users of a bottleneck status
CN104870289A (zh) 用于为机动车提供运行策略的方法
CN114662376A (zh) 用于学习特定于情境的驾驶模式的分布式学习
Sakr et al. Intelligent Traffic Management Systems: A review
FR3131050A1 (fr) Procédé de régulation de trafic routier et équipement pour la mise en œuvre du procédé
Yang et al. Field tests of a dynamic green driving strategy based on inter-vehicle communication
El-afifi et al. Intelligent Traffic Management Systems: A review
US20210142590A1 (en) System generated damage analysis using scene templates
Alhussain Density-scaling traffic management for autonomous vehicle environment—predictive learning-based technique
WO2020136352A1 (fr) Procédé et système d'assistance d'un véhicule automobile autonome
US20230154317A1 (en) Method for controlling a mobility system, data processing device, computer-readable medium, and system for controlling a mobility system
WO2023104683A1 (fr) Procédé de prédiction d'une variation de qualité de service dans un réseau de communication v2x, dispositif de prédiction et programme d'ordinateur correspondants

Legal Events

Date Code Title Description
PLFP Fee payment

Year of fee payment: 2

PLSC Publication of the preliminary search report

Effective date: 20230623